«Добавить агентов в сломанный процесс — он останется сломанным»: Microsoft разобрала свою трансформацию с ИИ

Что компания называет своими результатами

Автор публикации — Кэтлин Хоган, исполнительный вице-президент и директор по стратегии и трансформации Microsoft. Компания описывает свою роль как «Customer Zero»: она решила сначала пройти трансформацию сама, чтобы потом вести по этому пути клиентов. Целевая модель названа «Frontier Firms» — организации, где решения принимают люди, но всё больше процессов работает с ИИ.

Метрики, которые Microsoft приводит как итог, собраны в трёх числах: плюс 20% к закрываемости сделок у команды продаж, сокращение времени цикла в отдельных цепочках поставок вплоть до 75% и первый релиз за 35 дней у группы из девяти инженеров, дизайнеров и продактов. Отдельно в сносках уточняется, что данные по продажам получены на 687 продавцах Microsoft 365 Copilot за январь — июнь 2024 года в сравнении с теми, кто пользовался инструментом редко, а результат по срокам относится к одному проекту, а не ко всей компании.

Урок первый: начинать с бизнес-задачи, а не с технологии

Первый вывод звучит как признание ошибки: сначала в компании отнеслись к ИИ как к обычному внедрению технологии — раздать инструменты, провести обучение, поднять adoption. «Доступ и использование не равны трансформации: инструмент, лицензированный для более чем 200 000 человек, не меняет то, как делается работа», — формулирует Microsoft.

Перелом в продажах описан через смену отправной точки: вместо того чтобы давить на внедрение, команда начала с бизнес-целей и разобрала, на что уходит неделя аккаунт-менеджера. Дальше появились три точечных агента — Analyst для пайплайна, Deal для пакетов сделок и Researcher для глубокого понимания клиента. В результате внутри группы использование приоритетных сценариев выросло втрое, выручка на аккаунт-менеджера — на 9,4%, а закрываемость сделок оказалась на 20% выше.

Урок второй: перепроектировать процесс целиком

Самый жёсткий вывод публикации касается процессов: «Добавить агентов в сломанный процесс — значит оставить его сломанным: ускорение одного шага просто создаёт очередь на следующем». Поэтому команда облачной цепочки поставок сначала упростила процессы, а уже потом перестраивала их под агентов.

Работа шла смешанными группами экспертов и инженеров: сначала сквозная карта процессов и упрощение, затем единый источник истины, из которого рассуждает каждый агент. На этой основе было развёрнуто более 100 агентов под конкретные задачи — планирование, снабжение, исполнение заказов и логистика; к сентябрю 2026 года их число превысило 111. Агенты сравнивают варианты перевозки по воздуху, земле и морю по стоимости, срокам и углеродному следу — задача, которую мало кто из команд мог тянуть вручную.

Эффект описан так: за пять месячных циклов планирования с апреля по август 2026 года среднее время цикла сократилось примерно с 10 дней до менее чем 2,5 рабочих дней. Планеры, которые раньше тратили пять-семь дней на выяснение причин изменения плана спроса, теперь получают ответ за часы, а иногда менее чем за 20 минут. В пределах заданных прав агенты дошли от ответов на вопросы до обновления и отмены заказов на закупку.

Люди в центре, а не инструменты

Третий урок: те, кто делает работу, знают, где процессы ломаются и где нужно человеческое суждение, и их опыт должен влиять на трансформацию с самого начала. Для этого в Microsoft описывают два внутренних механизма: программу PRAISE, где начинающих инженеров ведут опытные наставники, и Camp AIR — многонедельный акселератор, где кросс-функциональные команды учатся работать с ИИ, перестраивая реальную задачу. Ранний пилот показал, что инструментов и обучения недостаточно: устойчивые изменения происходят, когда команда учится и экспериментирует вместе; сейчас через Camp AIR прошло более 3 000 инженеров.

Пример продукта — Copilot Cowork: команда из девяти инженеров, дизайнеров и продактов с ИИ с первого дня выпустила первый релиз за 35 дней и описала свой опыт для других команд. Роли внутри группы расширились до «мета-инженеров», «мета-дизайнеров» и «мета-продактов». Компания честно оговаривает границу: «Мы не могли обезопасить все рабочие места в их нынешнем виде, но могли помочь сотрудникам обезопасить свою карьеру», развивая навыки и адаптивность.

Отдельная цифра касается роли руководителей: когда менеджеры сами показывают работу с ИИ, заявленная ценность агентных систем растёт на 17 пунктов, а доверие к ним — на 30 пунктов; сотрудники в командах, где менеджер создаёт психологическую безопасность, в 1,4 раза чаще оказываются активными пользователями агентов.

Эффективность — это пол, способность — потолок

Четвёртый урок переопределяет цель: автоматизация задач даёт реальную, но лишь начальную выгоду, тогда как большая возможность — в формуле CI + AI = CA, где непрерывные улучшения убирают потери, а ИИ добавляет возможности. «Непрерывные улучшения сами по себе дают более стройную версию старой компании; Capability Add создаёт другую», — говорится в публикации.

Именно поэтому меняется измерение окупаемости: скорость, качество и стоимость остаются сигналами, но итоговый критерий — улучшение опыта клиентов и сотрудников, рост и снижение риска, поэтому компания отслеживает и опережающие индикаторы. В отчёте Work Trend Index, на который ссылается автор, 58% пользователей ИИ сказали, что технология помогает им делать работу, которую раньше они выполнить не могли, а среди продвинутых пользователей таких 80%. Формулируется это коротко: «эффективность — это пол, способность — это потолок».

Знание как актив

Пятый урок — про двустороннее обучение: сотрудники приносят ИИ амбицию, контекст, суждение и обратную связь, задают требования и остаются ответственными за применение системы. Пример — команда People, которая непрерывно улучшает агентов для онбординга новых сотрудников, задавая планку качества и решая, где нужно человеческое суждение.

Из этого сделан вывод о зависимости: у каждой организации должна быть возможность построить собственный цикл непрерывного обучения, не попадая в зависимость от одного поставщика модели и сохраняя контроль над своим знанием. «Доступ к лучшим моделям не будет достаточным» — преимущество получат те, кто ускоряет обучение и превращает созданное знание в долгосрочный актив.

Все пять уроков сведены в три практических рецепта: ускорение роли (Persona Acceleration), перепроектирование процесса с ИИ (AI-Powered Process Redesign) и ИИ-первый подход для новых направлений (AI-First Possibility). Публикация вышла 17 сентября 2026 года в официальном блоге Microsoft и сопровождается ссылкой на плейбук «Becoming a Frontier Firm».